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标签 > 卷积神经网络
卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNN)是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络(Feedforward Neural Networks),是深度学习(deep learning)的代表算法之一。
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在深度学习领域,卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNN)和循环神经网络(Recurrent Neural N...
如何消除消除卷积的冗余性?我们特意为读者邀请到了微软亚洲研究院视觉计算组资深研究员王井东,为大家讲解发表在 ICCV 2017 和 CVPR 2018 ...
基于国产AI编译器ICRAFT部署YOLOv5边缘端计算的实战案例
人工智能领域中各种算法模型的不断研究和改进。随着深度学习的兴起,包括卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)、生成对抗网络(GAN)、transf...
作者:Sudip Nag,赛灵思软件和 AI 产品副总裁 随着自动紧急制动( AEB )和驾驶员监测系统等高级驾驶员辅助系统( ADAS )功能的推出,...
自动驾驶自诞生那天起,其志向便已立下,成为熟知城市每一处道路的“老司机”,成为乘客更安全、更舒适、更高效出行的“守护神”。
在先进驾驶辅助系统中, 基于视觉的行人检测只能对摄像头视野范围内的无遮挡行人进行检测, 并且易受天气的影响, 在极端天气下无法工作。
这是一个手把手教你学习深度学校的教程。一步一步,我们将要尝试去解决Kaggle challenge中的脸部关键点的检测问题。
从X1/X2/X3输入到输出的过程,定义了一个层次的概念,譬如上图就包括四层,包含最左边的输入层,和最右边的输出层。
卷积神经网络(Convolutional Neural Network,简称CNN)是一种深度学习算法,广泛应用于图像识别、视频分析、自然语言处理等领域...
U-Net模型属于卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)的一种特殊形式 。它最初由德国弗莱堡大学计算机科学系...
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